CN102523535A

CN102523535A - 基于数字水印技术的视频流与gps实时配准与同步传输方法

Info

Publication number: CN102523535A
Application number: CN2011103925833A
Authority: CN
Inventors: 朱长青; 陈亮; 任娜
Original assignee: Nanjing Normal University
Current assignee: Nanjing Normal University
Priority date: 2011-12-01
Filing date: 2011-12-01
Publication date: 2012-06-27
Anticipated expiration: 2031-12-01
Also published as: CN102523535B

Abstract

本发明公开了一种基于数字水印技术的视频流与GPS实时配准与同步传输方法，属于数字水印技术在视频GIS领域中的具体应用。该方法基于对视频传输中的压缩攻击反的分析，根据视频帧在经过编码后，帧的像元值会在一个范围内上下波动，但是位置没有发生改变，通过对视频帧进行数学变换，建立频域系数与水印信息对应的量化规则，将水印信息嵌入到视频流中。利用该方法，可以在视频采集时以GPS信号的采样频率为基准，将其作为水印信息实时的更新并嵌入到采集的视频流中，进行传输，并在视频接收终端提供水印提取模块，对接收到的视频帧进行水印检测，实时的提取出隐藏的GPS信息，进一步简化与加强了视频流与GPS信号实时配准与同步传输机制的准确性与可靠性。

Description

基于数字水印技术的视频流与GPS实时配准与同步传输方法

技术领域

本发明属于视频GIS领域，具体涉及一种针对实时视频采集数据流，并以GPS信号采集间隔为时间基准，实时的以GPS信号更新水印信息的数字水印嵌入与检测方法，以加强视频流与GPS信息实时配准与同步传输的准确性与可靠性。

背景技术

视频GIS技术是视频地理数据采集、编辑、分发、应用等所有环节的总称。具体流程可描述为，利用车载摄像头进行实地视频采集，与此同时进行GPS数据采集，并通过时间配准将视频数据与GPS数据同步处理，最后利用3G网络将视频数据与GPS数据同步传回终端做具体应用分析。

视频GIS的核心技术包括视频流与GPS数据实时配准与同步传输两个环节。目前已经有很多相关学者对二者进行了研究并且提出了很多可行的方案，应用最广泛的有如下两种，

第一种，视频流与GPS分两个通道传输，互不干扰，通过时间进行配准优点，实现简单，缺点：风险大，一旦时间配准错误就会导致整个数据失效，效率低，并且传输过程中IP数据包头所占网络带宽较大，如果为GPS单独开辟传输通道将会增加额外的通讯开销，导致传输效率低下。

第二种，视频流与GPS信号在传输时，通过时间将视频流与GPS信号进行实时配准，再利用编码技术将二者打包成自定义格式进行传输，最后在接收端对自定义格式进行解码成GPS数据与视频数据，然后对GPS数据建立数据库进行管理并与对应的视频数据进行关联，最后实现视频数据与GPS数据的配准，这种做法的优点是，在采集端将视频流与GPS信息进行配准，可靠性较高。缺点是：后续数据维护任务繁琐，并且一旦数据库被误删，或者被篡改，就会导致之前所有视频数据与GPS数据关联失效，数据安全性较低。因此迫切的需要一种安全可靠的实时配准与同步传输机制来简化与加强视频流与GPS信号实时配准与同步传输的机制的准确性与可靠性。

数字水印技术作为一种崭新的信息安全技术，其主要应用与数字化产品的安全保护领域。数字水印是指在数字化数据中嵌入水印信息，将水印信息与源数据融为一体，成为源数据不可分离的一部分。由此来确定版权拥有者、所有权认证、跟踪侵权行为、认证数字内容来源的真实性、识别购买者、提供关于数字内容的其他附加信息等。同时对于加强责任心、震慑非法行为、有据可查快查等具有重要作用。数字水印技术在军事安全保障、国家安全方面发挥的作用已经受到国家政府机关的高度重视。由于数字水印可以将水印信息与原始数据紧密结合且可以完整复原水印信息的特性，可以将其应用到视频GIS领域中，为视频流与GPS信号提供切实可靠的实时配准与同步传输机制。

发明内容

本发明的目的在于：针对目前视频GIS利用的视频流与GPS信号实时配准的准确性差、同步传输的可靠性低、后期数据管理繁琐等问题，提出一种基于数字水印技术的视频流与GPS实时配准与同步传输方法，使得实时采集视频流与GPS信号实时配准更为准确，同步传输更为可靠，网络负载更小。

为了实现上述发明目的，本发明所采取的技术方案为：

基于数字水印技术的视频流与GPS实时配准与同步传输方法，包括以下过程：

(1)GPS采集系统与视频采集系统集成：

步骤一，采用多线程技术，使GPS采集与视频采集同步进行；

步骤二，采用GPS采集间隔为时间基准，每当接受一条完整GPS信号，将其解码为固定格式的十进制表示的时间与经纬度并作为需要嵌入的水印信息；

(2)水印信息生成：

步骤一，采用伪随机数发生器生成十组具有均匀分布的-1和1序列w_i，i＜＝10，并按照顺序分别对应于数字0至9，其中，

且每组长度为l，其两两相关性系数NC＜0.2；其中相关性系数计算公式如下：

NC = \frac{1}{l} Σ_{i = 1}^{l} b_{i}

其中，b_i＝XNOR(w_i，w_j)，XNOR表示异或运算，w_i和w_j为以上生成的任意两组随机序列，i≠j；

步骤二，建立GPS信息长度k与上一步得到的十组随机序列之间的对照表，并生成无意义水印信息W_kl；

(3)水印嵌入过程：

步骤一，视频采集时判断是否有新接收的GPS信号，如果有，则分析当前的视频帧，获取当前帧的图像大小M像素×N像素，并选取离散点集；

步骤二，对每帧中选取的离散点进行小波变换并选取低频系数Tn，按照量化规则将水印信息嵌入到选取的低频系数中，量化规则如下：

其中，h为嵌入强度，

e为完整水印数目，0≤i＜k，0≤j＜l；当一条完整水印嵌入后水印位自动置为W₀₀；重复上述过程直至水印信号全部嵌入，最后进行小波逆变换，将嵌入水印后的像元值替换原始像元值；

步骤三，对已嵌入水印的视频流进行编码传输；

(4)水印检测过程，为所述(3)水印嵌入过程的逆过程：

步骤一，在终端接收视频流并且以帧为单位，获取每一个视频帧的图像大小；

步骤二，初始化检测的水印信息，将k*l位水印信息初始化为0，即W′＝{0}；

步骤三，读取水印信息生成步骤中的对应数字0至9的十组伪随机序列；

步骤四，遍历待检测视频帧，找出所有载有水印信息的像元；

步骤五，对载有水印的像元值进行小波变换；

步骤六，提取其小波变换后的低频系数T_n，并将系数与嵌入强度h进行取模运算，余数为m，若

则水印信息为1，反之为-1，并将提取的水印位对应相加；重复上述过程直到水印信号完全被提取出来；

步骤七，遍历检测水印信息，根据多数原则，若水印位大于0，则对应的水印信息为1，反之则为0；

步骤八，将检测水印信息分为k组每组长度为l的二值序列，并从第一组开始循环与步骤一中的各组伪随机序列求相关性系数，若相关性系数大于检测阈值p则检测结果为该伪随机序列对应的数字；重复上述过程直至l组水印结果完全检测出来；

步骤九，水印检测结果输出。

本发明方法的特点与技术优势：(1)本方法最为关键的是视频采集与GPS采集的同步进行，并保证水印信息实时嵌入，不能有延时，不会导致位置与视频图像不匹配。(2)利用本方法进行视频与GPS信号传输，可以保证二者配准的准确性，降低在传输时的网络带宽，而且还可以省去传统方法中所需要的后期GPS数据与视频数据的繁琐数据维护。(3)传统方法中将GPS信息已属性的方式写入视频，最大的缺点就是如果视频一旦经过其他格式重编码，GPS信息就会丢失，而利用本方法则可以抵抗多种视频重编码攻击，可以保证水印信息永不丢失，随用随取。

附图说明

图1是本发明方法的流程图。

图2是本发明方法在接收终端水印检测流程图。

具体实施例

下面结合附图和实施例对本发明作进一步详细描述。

本实施例选择实时采集的视频数据为实验数据，针对视频流与GPS的实时配准、水印信息生成、水印嵌入、同步传输、终端水印检测的整个过程，给出本发明的一个实施例，进一步详细说明本发明。

如图2，本实施例选择一幅320像素×240像素的实时采集未压缩视频帧作为实验数据。

1.GPS采集系统与视频采集系统集成

步骤一：采用多线程技术，使GPS采集与视频采集同步进行，本实例使用的GPS接收器采样间隔为1秒。

步骤二：采用GPS采集间隔为时间基准，每当接受一条完整GPS信号，将其解码为固定格式的十进制表示的时间与经纬度作为需要嵌入的水印信息。

2.水印信息生成

步骤一：采用伪随机数发生器生成十组具有均匀分布的-1和1序列，并按照顺序对应数字0-9，本实例生成的十组每组长度为40的伪随机序列为：

{1，0，0，1，1，0，0，0，1，0，0，0，1，1，1，1，0，0，0，1，1，1，0，0，0，1，1，0，1，0，0，1，0，1，0，0，0，1，1，0}；

{0，1，1，0，0，0，1，1，0，1，1，0，1，0，1，1，1，1，0，0，1，1，1，1，0，0，1，0，0，0，1，0，1，1，0，1，1，0，1，1}；

{0，0，0，1，0，0，0，0，0，1，0，0，0，1，0，1，1，1，1，0，0，0，0，0，0，0，0，1，0，1，1，0，1，1，1，0，0，1，0，0}；

{0，0，0，1，1，1，0，1，1，0，0，0，1，1，0，1，1，0，0，0，1，0，0，1，1，1，0，0，0，0，0，0，1，1，0，1，0，0，0，1}；

{0，1，0，0，1，1，0，0，0，0，1，1，1，1，0，1，0，1，0，1，1，0，0，1，0，0，1，0，0，1，1，0，1，1，0，0，0，1，0，1}；

{1，0，1，1，0，1，1，0，1，0，0，0，0，0，1，1，1，1，0，0，1，0，1，1，0，1，1，1，0，1，0，0，0，1，1，0，1，1，0，0}；

{0，1，1，0，0，1，1，1，1，1，1，1，1，0，1，1，1，0，0，0，0，0，0，0，1，0，1，1，0，0，1，0，1，1，0，0，0，0，0，1}；

{1，0，0，0，0，0，1，1，0，1，1，0，0，0，0，1，1，1，1，0，1，1，0，0，0，0，0，1，1，1，1，0，1，1，0，1，1，1，0，0}；

{0，0，0，1，0，1，0，1，1，0，0，1，1，0，1，0，1，1，0，0，0，0，1，1，0，0，1，1，1，1，0，1，1，0，0，0，0，0，0，1}；

{1，0，0，1，1，0，1，1，0，1，0，1，0，1，1，1，0，1，1，1，0，1，1，0，1，0，1，0，1，0，1，1，0，0，0，1，1，0，0，1}；

步骤二：建立有意义水印(GPS信息长度k)与上述0至9所对应的随机序列之间的对照表，并生成无意义水印信息，本实例使用的视频帧对应的GPS信号解码后为经度118.9115，纬度32.1160，时间为11-08-2412:39:32，其固定长度为25。生成水印信息时特殊符号省略，本实例生成的水印信息为

{0，1，1，0，0，0，1，1，0，1，1，0，1，0，1，1，1，1，0，0，1，1，1，1，0，0，1，0，0，0，1，0，1，1，0，1，1，0，1，1，

0，1，1，0，0，0，1，1，0，1，1，0，1，0，1，1，1，1，0，0，1，1，1，1，0，0，1，0，0，0，1，0，1，1，0，1，1，0，1，1...，

1，0，0，1，1，0，0，0，1，0，0，0，1，1，1，1，0，0，0，1，1，1，0，0，0，1，1，0，1，0，0，1，0，1，0，0，0，1，1，0}长度为40*25。

3.水印嵌入规则

步骤一：视频采集时判断是否有新接收的GPS信号，如果有则分析当前的视频帧，获取当前帧的图像大小M×N，并选择特征点。本实例中设置的完整水印数目为20。

步骤二：对每帧中选取的离散点进行小波变换并选取低频系数T_n，按照量化规则将水印信息嵌入到选取的低频系数中，量化规则如下：

其中，h为嵌入强度，

当一条完整水印嵌入后水印位自动置为W₀₀。重复上述过程直至水印信号全部嵌入。最后进行小波逆变换，将嵌入水印后的像元值替换原始像元值。本实例中使用的嵌入强度为20。

步骤三：将已嵌入水印的视频帧编码传输。

4.水印检测规则

步骤一：在终端接收视频流并且以帧为单位，获取每一个视频帧的图像大小。

步骤二：初始化检测的水印信息，将40*25位水印信息初始化为0，即W′＝{0}。

步骤三：读取水印信息生成步骤中的对应数字0至9的十组伪随机序列。

步骤四：遍历待检测视频帧，找出所有载有水印信息的像元。

步骤五：对载有水印的像元值进行小波变换。

步骤六：提取其小波变换后的低频系数T_n，并将系数与嵌入强度h进行取模运算，余数为m，若

则水印信息为1，反之为-1，并将提取的水印位对应相加。重复上述过程直到水印信号完全被提取出来。

步骤七：遍历检测水印信息，根据多数原则，若水印位大于0，则对应的水印信息为1，反之则为0。

步骤八：将检测水印信息分为25组每组长度为40的二值序列，并从第一组开始循环与步骤一中的各组伪随机序列求相关性系数，若相关性系数大于检测阈值p则检测结果为该伪随机序列对应的数字。重复上述过程直至25组水印结果完全检测出来。本实例中设置的检测阈值为0.58。

步骤九：水印检测结果输出。

5.测试与分析

本发明所提出的方法是专门针对实时采集视频流并将GPS信息实时嵌入其中进行传输的数字水印方法，采用该方法可以开发并实现基于数字水印技术的视频GIS系统。

视频经过重编码攻击后，视频帧的像元值会发生改变，但是其改变的大小是在一个范围内上下波动，因此利用量化方法可以有效的提取出水印信息。实验结果表明经过XVID重编码攻击后，水印信息仍然可以正确的提取出，实验中水印的提取率为100％。

Claims

1.基于数字水印技术的视频流与GPS实时配准与同步传输方法，其特征在于包括以下过程：

(1)GPS采集系统与视频采集系统集成：

步骤101，采用多线程技术，使GPS采集与视频采集同步进行；

步骤102，采用GPS采集间隔为时间基准，每当接受一条完整GPS信号，将其解码为固定格式的十进制表示的时间与经纬度并作为需要嵌入的水印信息；

(2)水印信息生成：

步骤201，采用伪随机数发生器生成十组具有均匀分布的-1和1序列w_i，i＜＝10，并按照顺序分别对应于数字0至9，其中，

NC = \frac{1}{l} Σ_{i = 1}^{l} b_{i}

步骤202，建立GPS信息长度k与上一步得到的十组随机序列之间的对照表，并生成无意义水印信息W_kl；

(3)水印嵌入过程：

步骤301，视频采集时判断是否有新接收的GPS信号，如果有，则分析当前的视频帧，获取当前帧的图像大小M像素×N像素，并选取离散点集；

步骤302，对每帧中选取的离散点进行小波变换并选取低频系数T_n，按照量化规则将水印信息嵌入到选取的低频系数中，量化规则如下：

其中，h为嵌入强度，

步骤303，对已嵌入水印的视频流进行编码传输；

(4)水印检测过程，为所述(3)水印嵌入过程的逆过程：

步骤404，在终端接收视频流并且以帧为单位，获取每一个视频帧的图像大小；

步骤402，初始化检测的水印信息，将k*l位水印信息初始化为0，即W′＝{0}；

步骤403，读取水印信息生成步骤中的对应数字0至9的十组伪随机序列；

步骤404，遍历待检测视频帧，找出所有载有水印信息的像元；

步骤405，对载有水印的像元值进行小波变换；

步骤406，提取其小波变换后的低频系数Tn，并将系数与嵌入强度h进行取模运算，余数为m，若

步骤407，遍历检测水印信息，根据多数原则，若水印位大于0，则对应的水印信息为1，反之则为0；

步骤408，将检测水印信息分为k组每组长度为l的二值序列，并从第一组开始循环与步骤一中的各组伪随机序列求相关性系数，若相关性系数大于检测阈值p则检测结果为该伪随机序列对应的数字；重复上述过程直至l组水印结果完全检测出来；

步骤409，水印检测结果输出。